深度学习入门指南：从理论到实践的完整路径

深度学习是当前AI领域最热门的方向之一。但对于初学者来说，面对海量的学习资源往往不知道从何入手。本文提供一条经过验证的学习路径。

第一阶段：数学基础

不需要成为数学专家，但以下知识点是必须的：线性代数（矩阵运算、特征值）、微积分（导数、梯度）、概率论（贝叶斯定理、分布）。建议花2-4周时间夯实这些基础。

第二阶段：经典算法

从最简单的感知机开始，逐步学习：多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN/LSTM）、Transformer架构。每学一个算法，都要动手实现一遍。